La AGI Necesita Más que Multimodalidad

¿Puede la Inteligencia Artificial Ser Realmente General?

Muchos creen que la Inteligencia Artificial General (AGI) está cerca porque los modelos actuales parecen captar la esencia de la inteligencia humana. Sin embargo, estos sistemas han evolucionado por su capacidad para escalar, no por entender ni razonar sobre el mundo físico.

El enfoque actual apuesta por juntar distintos modos de procesamiento –como lenguaje y visión– y suponer que el ensamblaje dará lugar a una inteligencia completa. La realidad es diferente: los modelos actuales no pueden realizar razonamientos físicos complejos como planificar movimientos o coordinarse socialmente. No basta con unir lenguajes, imágenes y acciones; lo esencial es tratar la interacción con el mundo físico como el centro de la inteligencia.

Para que la AGI sea verdaderamente “general”, debe resolver problemas en todos los ámbitos, incluidos aquellos surgidos en la vida real, como reparar un auto o preparar una comida. Esto requiere que la inteligencia esté ligada al entorno físico, y no solo a representaciones simbólicas o simulaciones de lenguaje. Los modelos actuales, a pesar de sus impresionantes avances, no simulan el mundo físico internamente; aprenden patrones de símbolos, pero no la realidad detrás de ellos.

Los Límites de los Modelos de Lenguaje y el Rol de los Modos Multimodales

Muchos argumentan que los modelos de lenguaje aprenden un modelo del mundo simplemente al predecir palabras. Sin embargo, la evidencia muestra que logran buenos resultados aplicando reglas abstractas sin entender el contexto físico. Por ejemplo, un modelo puede predecir los movimientos en un juego basándose en secuencias, pero no puede manejar tareas fuera de un entorno simbólico.

La inteligencia humana combina tres dimensiones del lenguaje: la estructura (sintaxis), el significado (semántica), y el contexto de uso (pragmática). Los modelos actuales pueden imitar la estructura, pero fallan al comprender significados reales o aplicar conceptos en el mundo físico. Una oración como “El refrigerador está dentro de la manzana” no presenta errores gramaticales, pero todos entendemos que es absurda gracias a nuestro conocimiento del mundo, no por la sintaxis.

Asumir que el éxito en tareas lingüísticas implica verdadera inteligencia es un error. Estos modelos pueden aparentar inteligencia por sus respuestas fluidas, pero la base de su rendimiento es estadística, no comprensión.

El Futuro: Inteligencia Embebida Más Allá de la Suma de Partes

El progreso reciente en inteligencia artificial se sostuvo principalmente en la capacidad de escalar modelos, no en la eficiencia o en entender cómo organizar diferentes formas de percepción y acción. Mientras que algunos creen que “más datos y más modos” llevarán a la AGI, esto fragmenta la inteligencia en partes artificialmente separadas.

Unir modalidades, como visión y lenguaje, no integra verdaderamente la comprensión. Actualmente, los sistemas convierten textos e imágenes en representaciones numéricas comunes, pero el significado emerge realmente cuando diferentes partes del sistema procesan estos datos de maneras muy específicas. Además, nuestras divisiones de modalidades pueden ser arbitrarias: para un agente verdaderamente inteligente, leer y ver deberían ser aspectos de una única forma de percibir.

Los avances significativos en inteligencia artificial han surgido cuando los humanos diseñaron arquitecturas inspiradas en la realidad, como redes convolucionales para imágenes o mecanismos de “atención” para el lenguaje. La clave no es ignorar la estructura, sino pensar profundamente en cómo se integra la inteligencia basada en la experiencia, la percepción y la acción.

En conclusión: el camino hacia la AGI no se encuentra simplemente conectando muchas partes especializadas, sino cultivando una inteligencia capaz de crear conceptos nuevos y actuar con flexibilidad a través de su contacto con el mundo físico. El gran reto ya no es matemático, sino conceptual: cómo organizar las habilidades aprendidas en una sola mente coherente y capaz de adaptarse creativamente.

Fuente: https://thegradient.pub/agi-is-not-multimodal/

¿Deberíamos dar derechos legales a la IA?

Modelos de Lenguaje: Flexibilidad y Cambio de Creencias

Las inteligencias artificiales no mantienen creencias fijas; sus opiniones y respuestas pueden variar tras varias interacciones con los usuarios. Un estudio reciente demostró que, al dialogar repetidamente con modelos de lenguaje avanzados, como GPT-5 o Claude-4-Sonnet, es posible modificar sustancialmente sus respuestas sobre temas morales, políticos o de seguridad. Por ejemplo, después de solo diez rondas de conversación, GPT-5 cambió más del 50% de sus declaraciones previas en cuestiones morales. Este cambio no solo depende de la interacción directa, sino también de la cantidad y la coherencia del contexto que recibe a lo largo del diálogo. Tales resultados permiten pensar en qué tan flexibles deberían ser las creencias de estas inteligencias y plantean desafíos sobre cómo asegurar la estabilidad y seguridad en sus respuestas.

Desafíos Éticos: Personería Jurídica para la Inteligencia Artificial

La cuestión sobre si una IA debe ser tratada como una persona es cada vez más relevante. Más allá del debate filosófico sobre la conciencia o la moralidad de las máquinas, algunos expertos proponen un enfoque pragmático: atribuir a la IA un conjunto de derechos y obligaciones legales en función de su contexto social y económico. Esto permitiría sancionar o regular a una IA de manera independiente de sus dueños, similar a cómo un barco puede ser considerado una entidad legal separada bajo la ley marítima.

Sin embargo, otorgar personería completa a las IAs puede generar problemas: podría diluir el valor único de los derechos humanos, aumentar la manipulación psicológica por parte de las máquinas o alentar relaciones poco saludables entre humanos y dispositivos inteligentes. Alternativamente, una personería parcial y específica permitiría regular a las IA como entidades autónomas con derechos limitados, funcionando como árbitros imparciales en ciertas disputas o facilitando su integración responsable en el sistema legal y económico.

Fuente: https://jack-clark.net/2025/11/10/import-ai-434-pragmatic-ai-personhood-space-computers-and-global-government-or-human-extinction/

Tablero Analítico Interactivo con PyGWalker

Creación de un Dataset Avanzado para Análisis de Datos Interactivos

Comenzamos con la generación de un conjunto de datos de e-commerce altamente realista, diseñado para reflejar la complejidad y diversidad de condiciones comerciales del mundo real. La base de datos abarca dos años de transacciones, integrando variables clave como categorías de producto, demografía de clientes, factores estacionales y diferentes canales de marketing. Cada registro captura aspectos esenciales del comportamiento del usuario, como el número de productos adquiridos, el segmento de cliente (Premium, Estándar o Económico), la región geográfica y el nivel de satisfacción posterior a la compra. Además, se simulan descuentos y variaciones de precio estacional para una visión más fiel al funcionamiento del mercado.

Esta estructura rica en detalles permite analizar tanto el rendimiento general como los patrones segmentados por tipo de producto, canal de venta o perfil de cliente. También facilita la evaluación de la eficacia de campañas, la influencia de descuentos y la temporalidad en la experiencia de compra, otorgando una base sólida para el análisis exploratorio profundo.

Preparación y Análisis Preliminar del Conjunto de Datos

Una vez que el dataset está listo, se lleva a cabo un análisis preliminar para asegurar su calidad y relevancia. Se extraen resúmenes clave como el volumen total de transacciones, el rango de fechas cubiertas y la suma de ingresos generados. A esto se suman vistas rápidas de la estructura y las primeras filas de la tabla, lo que ayuda a visualizar la distribución de las principales variables y validar la consistencia del conjunto de datos.

Sobre estos datos, se realizan diferentes agrupaciones para crear perspectivas específicas: por ejemplo, el análisis de ventas diarias, el rendimiento por categoría de producto, y la comparación de ingresos y satisfacción entre segmentos de cliente y regiones. Estas agregaciones convierten el dataset en una matriz flexible lista para la exploración visual interactiva.

Exploración Visual Interactiva con PyGWalker

Utilizando la herramienta PyGWalker, se impulsa una experiencia de análisis de datos completamente interactiva. Este entorno permite transformar el dataset en un tablero visual, con la capacidad de crear gráficos intuitivos mediante acciones de arrastrar y soltar.

Con PyGWalker, se pueden descubrir tendencias de ingresos a lo largo del tiempo, analizar la distribución de las ventas por categoría, explorar la relación entre precios y satisfacción de los clientes, e identificar áreas geográficas de alto rendimiento. Las visualizaciones favorecen la detección de patrones, correlaciones y oportunidades de negocio que serían difíciles de percibir en una mera tabla de datos.

Finalmente, este enfoque demuestra cómo una combinación de ingeniería de datos, análisis multidimensional e interfaces visuales puede acelerar la obtención de insights, fomentar la experimentación y conectar directamente los hallazgos analíticos con decisiones comerciales prácticas, sin recurrir a soluciones de business intelligence complejas.

Fuente: https://www.marktechpost.com/2025/11/11/how-to-build-an-end-to-end-interactive-analytics-dashboard-using-pygwalker-features-for-insightful-data-exploration/

Por qué la IA General No Es Solo Multimodal

¿Es la Inteligencia Artificial General Solo Multimodalidad?

La inteligencia humana se apoya en nuestra interacción física y social con el entorno, algo que las inteligencias artificiales creadas hasta ahora no pueden igualar. Los modelos de inteligencia artificial conocidos como multimodales, que combinan procesamiento de texto, imágenes y otros datos, han mostrado resultados sorprendentes. Sin embargo, estos enfoques no logran capturar la real capacidad de razonar como los humanos.

Muchos creen que entrenando modelos cada vez más grandes se obtendrán sistemas realmente inteligentes, pero solo se amplifica una habilidad limitada: manipular símbolos y patrones, sin comprender el mundo físico. Mientras que un modelo puede predecir la siguiente palabra o asociar imágenes y frases, carece del entendimiento profundo sobre objetos concretos, relaciones espaciales o tareas prácticas—como preparar comida o reparar un automóvil. Los humanos poseemos la extraordinaria facultad de transferir nuestras ideas de una experiencia a otra; las IA actuales memorizan patrones de los datos que les damos pero no generan nuevos conocimientos a partir de su entorno.

Limitaciones de los Modelos Actuales

Los sistemas multimodales son una especie de «suma de partes» que emulan distintas capacidades, pero no funden los sentidos y acciones en una comprensión unificada. Un modelo puede sumar texto, imágenes y acciones, pero cada tipo de información se procesa de forma separada. Esta división convierte a la IA en una ensambladora de módulos especializados, sin conciencia real del mundo donde vivimos.

Los humanos, en cambio, entendemos una instrucción porque la relacionamos con experiencias sensoriales y conocimientos previos. Sabemos que «el refrigerador no cabe en una manzana» no solo por la estructura de la frase, sino porque visualizamos el tamaño y la realidad física. Nuestras capacidades de leer, ver, y movernos se entrelazan naturalmente. Sin embargo, los modelos IA procesan por separado imágenes, textos y movimientos, lo que los aleja de una verdadera inteligencia general.

El Futuro: Reimaginar la Inteligencia Artificial

Para alcanzar una inteligencia comparable a la humana, deberíamos explorar enfoques que den prioridad a la interacción corporal y la experiencia directa con el entorno, en vez de unir múltiples módulos desconectados. Esto implica modelos capaces de aprender de manera activa, experimentando y adaptándose, integrando todos los sentidos en una sola arquitectura, como lo hace un ser humano.

Hasta ahora, los desarrollos se han centrado en crecer la cantidad de datos y la potencia de cálculo, pero la verdadera solución está en repensar cómo se construyen estas inteligencias. Es necesario desarrollar sistemas donde la capacidad de formar conceptos nuevos y navegar situaciones desconocidas surja de la percepción práctica y la comunicación constante con su entorno.

En resumen, si queremos una IA de alcance realmente general, debemos abandonar la idea de juntar modelos especializados y avanzar hacia sistemas donde la comprensión emerge de la experiencia integrada y activa con el mundo.

fuente: https://thegradient.pub/agi-is-not-multimodal/

Del Laboratorio Virtual a la Revolución Creativa

Modelos generativos para acelerar la robótica

La tecnología de IA está redefiniendo el desarrollo de robots, haciendo posible que experimenten y aprendan en entornos completamente digitales antes de ser probados en la vida real. Gracias a sistemas como Ctrl-World, los robots pueden «imaginar» escenarios, resolver tareas y mejorar su desempeño utilizando datos sintéticos. Los investigadores han demostrado que este modelo puede simular la manipulación de objetos y que sus resultados tienen una alta correlación con experiencias reales, permitiendo que las políticas de actuación de los robots sean no solo evaluadas sino también mejoradas dentro de estas simulaciones. Así, se acelera notablemente el avance de la robótica y se reduce la necesidad de pruebas físicas costosas y lentas.

Laboratorios inteligentes: el auge de los asistentes sintéticos

La llegada de sistemas como LabOS representa un salto cualitativo para la investigación científica. Este software integra inteligencia artificial y tecnologías de realidad extendida para ayudar a los científicos en todo el ciclo experimental: desde la hipótesis inicial hasta la validación y documentación automatizada. Con la asistencia de modelos avanzados como LabOS-VLM, es posible detectar errores en tiempo real durante los experimentos y mejorar la reproducibilidad. Los avances sugieren que en un futuro próximo, la cooperación entre humanos y estas IA promoverá el descubrimiento científico de manera más rápida y precisa, llevando la figura del «co-científico inteligente» a laboratorios de todo el mundo.

Asegurando la ética y la creatividad con IA

Las plataformas de IA también enfrentan nuevos desafíos en seguridad y creatividad. Para monitorear y neutralizar posibles usos maliciosos de los sistemas, se desarrollan auditores inteligentes capaces de detectar intentos sutiles de vulnerar la integridad de modelos ajustados mediante técnicas avanzadas. Estos auditores analizan datos y comportamientos, asignando un puntaje de riesgo, lo que permite identificar amenazas incluso cuando los intentos son sofisticados.

En el ámbito de la creatividad digital, empresas tecnológicas están lanzando grandes conjuntos de datos para entrenar modelos capaces de entender y aplicar ediciones sobre imágenes guiadas por texto. Este desarrollo, ejemplificado por el dataset Pico-Banana-400k, facilita la enseñanza de tareas complejas como modificar estilos, añadir objetos o transformar escenas, lo que presagia una transformación radical en las herramientas de edición gráfica tradicionales.

Fuente: https://jack-clark.net/2025/10/27/import-ai-433-ai-auditors-robot-dreams-and-software-for-helping-an-ai-run-a-lab/

Gestión Avanzada de Experimentos con Hydra

¿Qué es Hydra y cómo transforma la gestión de experimentos?

Hydra es un avanzado framework de gestión de configuraciones desarrollado originalmente por Meta Research. Con esta herramienta, es posible estructurar y organizar de manera clara todos los parámetros de los experimentos en aprendizaje automático, garantizando así una gestión modular, confiable y reproducible.

La estructura de Hydra permite definir las configuraciones mediante Python dataclasses, lo que ofrece claridad y seguridad de tipos en la definición de modelos, datos y optimizadores. Este enfoque ayuda a controlar experimentos complejos con facilidad, promoviendo la consistencia y escalabilidad en los proyectos de inteligencia artificial.

Configuraciones estructuradas y composición flexible

Hydra habilita la creación de directorios de configuración que contienen archivos YAML separados para modelos, datasets y optimizadores. Esta modularidad permite combinar y sobreescribir configuraciones durante la ejecución, otorgando flexibilidad sin sacrificar la organización. Por ejemplo, con un solo archivo principal y varios archivos secundarios, se pueden modificar características fundamentales como el tipo de red neuronal, el conjunto de datos o el método de optimización, todo ello sin tocar el código fuente.

El sistema de composición dinámica facilita la experimentación ágil. Los usuarios pueden especificar overrides en tiempo de ejecución, ajustando fácilmente parámetros como la tasa de aprendizaje o el número de épocas. Además, Hydra proporciona validación de las configuraciones para asegurar que todas las combinaciones sean compatibles y estén correctamente estructuradas. Esta herramienta transforma la manera en que se abordan los proyectos, fomentando la reproducibilidad y escalabilidad al ahorrar tiempo y minimizar errores humanos.

Optimización de experimentos con Hydra

Una de las capacidades más notables de Hydra es la simulación y gestión de múltiples ejecuciones (multirun). Esta funcionalidad permite realizar barridos de hiperparámetros de manera sistemática, ejecutando varios experimentos con diferentes configuraciones en pocos pasos. Los resultados se almacenan de forma organizada, facilitando el análisis comparativo. Hydra también soporta la interpolación de variables en las rutas de archivos o nombres de experimentos, potenciando la gestión automatizada de resultados y checkpoints.

En la práctica, Hydra se integra a la perfección con los flujos de trabajo de machine learning, desde la inicialización del entorno hasta la ejecución y validación de resultados. El uso de este sistema no solo simplifica la configuración y el control de los experimentos, sino que también promueve procesos reproducibles y eficientes, fundamentales en la investigación y desarrollo de la inteligencia artificial moderna.

Fuente: https://www.marktechpost.com/2025/11/04/how-can-we-build-scalable-and-reproducible-machine-learning-experiment-pipelines-using-meta-research-hydra/

Repensando la inteligencia artificial general

¿Qué es la inteligencia realmente general?

La inteligencia artificial general (AGI) no debe reducirse solo a unir diferentes habilidades tecnológicas, como el lenguaje y la visión. Para que una inteligencia sea verdaderamente general, debe comprender y actuar en el mundo físico, abordando tareas como reparar objetos o preparar alimentos; desafíos que van mucho más allá de manipular símbolos o palabras. Los sistemas actuales, como los modelos de lenguaje, parecen entender el mundo gracias a su destreza con el texto, pero en realidad solo recorren grandes cantidades de datos y aprenden patrones superficiales.

Por ejemplo, un modelo puede jugar bien al ajedrez o al Othello porque esas actividades son esencialmente reglas simbólicas. Sin embargo, ninguna cantidad de simbolismo puede reemplazar la comprensión física necesaria para, por ejemplo, limpiar una habitación. La diferencia central entre los humanos y las máquinas actuales radica en que los humanos basan su inteligencia en la experiencia corporal y la interacción directa con su entorno. Los algoritmos no tienen esa vivencia y, por tanto, no pueden entender realmente el mundo más allá de lo que describimos con palabras.

Más allá de modelos e intuiciones técnicas

Algunos creen que sólo escalar los modelos actuales terminará generando AGI. Pero esa estrategia enfrenta serios límites. Las capacidades plurales, como el lenguaje, la visión y la acción física, no se desarrollan simplemente colocando todos los conocimientos en una sola gran red matemática. Cuando intentamos hacer esto, terminamos con estructuras complejas y artificialmente separadas: por ejemplo, el texto y las imágenes viven en «espacios» diferentes y no se entienden entre sí con plenitud.

El éxito de los grandes modelos de lenguaje y visión se debió principalmente a la cantidad de datos y potencia computacional —no a una eficiencia comparable con la inteligencia real. Ellos imitan, no inventan. Los humanos, por el contrario, somos capaces de crear conceptos nuevos con muy pocos ejemplos y adaptar nuestra comprensión del mundo a situaciones novedosas. La habilidad para fusionar información de distintas fuentes y elaborar soluciones creativas es lo que define a la inteligencia general, y esto no surge solo por combinar muchas «modalidades» en una inteligencia artificial.

Hacia una inteligencia más auténtica

Si queremos llegar a una auténtica AGI, debemos dejar de juntar sistemas específicos como piezas de Frankenstein. En vez de forzar secciones especializadas (como visión o lenguaje) a colaborar, debemos diseñar modelos donde la separación entre modalidades desaparezca y el procesamiento integral emerja de la interacción con el entorno. Imagina una máquina que pueda aprender observando, actuando y comunicando, todo mediante los mismos procesos cognitivos.

Esto implica que la estructura de una inteligencia no debe depender de cómo los humanos hemos dividido tradicionalmente la información (en imágenes, texto, acciones), sino permitir que los sistemas descubran por sí mismos cómo integrar y utilizar la información en su totalidad. Aunque este enfoque podría ser menos eficiente al principio, a largo plazo permitirá una flexibilidad y creatividad mucho mayores que los modelos ultra-especializados y desconectados de la realidad física.

Fuente: https://thegradient.pub/agi-is-not-multimodal/

Robots que Imaginan y Laboratorios Inteligentes

Innovaciones que están transformando la inteligencia artificial y la ciencia

El desarrollo de modelos de mundo generativos como Ctrl-World permite a los robots imaginar y simular tareas sin necesidad de operar en el mundo físico. Estos sistemas, entrenados gracias a tecnologías avanzadas, proporcionan un entorno controlado donde los robots pueden aprender, practicar y mejorar de manera segura y eficiente. De este modo, se aceleran los procesos de investigación y desarrollo, ya que es posible testar comportamientos y generar datos sintéticos para perfeccionar el rendimiento de los robots. Así, en vez de depender exclusivamente de pruebas lentas y costosas en laboratorios reales, la inteligencia artificial encuentra nuevos caminos para avanzar rápidamente en su capacidad de interactuar con el entorno físico.

Al mismo tiempo, herramientas como LabOS están acercando la posibilidad de contar con asistentes de laboratorio potenciados por IA. Este software, creado en colaboración entre universidades líderes, integra agentes inteligentes para planificar experimentos, analizar datos y acompañar a los científicos a través de gafas de realidad extendida. Gracias a una base de datos de videos experimentales y modelos ajustados específicamente para comprender y detectar errores en las prácticas de laboratorio, la precisión y la eficiencia en el trabajo científico avanzan notablemente. El sistema permite, además, una comunicación directa y fluida entre el científico y la IA, logrando una supervisión a tiempo real y una documentación automática de cada proceso experimental. Todo esto apunta hacia un futuro donde la colaboración entre humanos e inteligencias artificiales enriquecerá y acelerará el avance científico.

Fuente: https://jack-clark.net/2025/10/27/import-ai-433-ai-auditors-robot-dreams-and-software-for-helping-an-ai-run-a-lab/

Búsqueda Multilingüe Precisa y Rápida con LFM2-ColBERT

Innovando en la búsqueda multilingüe con LFM2-ColBERT-350M

LFM2-ColBERT-350M es el nuevo modelo presentado por Liquid AI que redefine la forma en que los sistemas pueden buscar información en múltiples idiomas de forma eficiente y precisa. Este modelo compacto permite que documentos indexados en un solo idioma puedan ser consultados desde diferentes lenguas, logrando resultados de alta precisión sin sacrificar velocidad en la inferencia. Gracias a su arquitectura basada en la tecnología LFM2, el modelo alcanza rendimientos comparables a sistemas mucho más pequeños, permitiendo su implementación en entornos con altos volúmenes de información y necesidad de respuestas rápidas.

Ventajas del enfoque de interacción tardía

Este modelo aprovecha un método llamado interacción tardía. En vez de comparar consultas y documentos directamente de manera conjunta (lo que sería costoso), procesa ambas partes por separado a nivel de tokens y realiza la comparación en el momento de la búsqueda utilizando la función MaxSim. Este enfoque optimiza la precisión, permitiendo conservar detalles importantes de cada palabra o parte del texto, mientras se mantiene la eficiencia. Además, posibilita la precomputación de documentos, facilitando búsquedas rápidas incluso en grandes volúmenes de datos. Como resultado, LFM2-ColBERT-350M puede desempeñar funciones tanto de recuperador inicial como de clasificador de relevancia en una sola etapa.

Capacidades multilingües y desempeño comprobado

El modelo soporta de forma nativa ocho idiomas principales: inglés, árabe, chino, francés, alemán, japonés, coreano y español. En evaluaciones ampliadas, la lista suma italiano y portugués, demostrando su versatilidad para implementaciones en mercados globales. Las pruebas en el banco NanoBEIR multilingüe muestran que LFM2-ColBERT-350M supera ampliamente a modelos comparables en rendimiento, especialmente en alemán, árabe, coreano y japonés, manteniendo también excelentes resultados en inglés.

Entre sus puntos clave destacan:

  • El análisis a nivel de token conserva interacciones detalladas y permite búsquedas ágiles gracias a la precomputación de documentos.
  • Es posible indexar documentos en un idioma y consultarlos en varios, lo que simplifica la gestión y la expansión de los sistemas de búsqueda.
  • Supera a modelos de la competencia de similar o menor tamaño, manteniendo un alto rendimiento en todos los idiomas evaluados.
  • La velocidad de inferencia se equipara a sistemas significativamente más pequeños, lo que facilita su integración a gran escala.

En conclusión, LFM2-ColBERT-350M se posiciona como una opción robusta y eficiente para proyectos de búsqueda y recuperación de información en contextos multilingües, alineando velocidad y precisión en un solo modelo listo para aplicaciones en el mundo real.

Fuente: https://www.marktechpost.com/2025/10/28/liquid-ai-releases-lfm2-colbert-350m-a-new-small-model-that-brings-late-interaction-retrieval-to-multilingual-and-cross-lingual-rag/

Por qué la AGI necesita comprender el mundo

La inteligencia artificial necesita comprender el mundo real

En los últimos años, las inteligencias artificiales generativas han logrado sorprendentes avances, llevando a muchos a creer que alcanzar una inteligencia igual a la humana (AGI) está cerca. Sin embargo, estos avances se han logrado principalmente por aumentar la escala y capacidad de las redes neuronales, no por entender mejor cómo pensamos los humanos. Si aspiramos a una verdadera inteligencia general artificial, necesitamos que las máquinas comprendan no solo palabras y símbolos, sino también el mundo físico que nos rodea.

Muchas tareas que consideramos evidencia de inteligencia –reparar un auto, preparar comida o atar un nudo– exigen habilidades que van mucho más allá de manipular símbolos o predecir palabras. Las IA actuales, entrenadas principalmente con texto e imágenes, sólo simulan comprensión a través de reglas aprendidas y patrones frecuentes, sin tener una experiencia real del entorno físico. Aunque pueden acertar en pruebas y benchmarks de lenguaje, suelen fracasar cuando deben transferir ese conocimiento a situaciones del mundo real que nunca han “vivido”. Así, su aparente inteligencia a menudo resulta ser una imitación superficial basada en grandes cantidades de datos.

El desafío de unir diferentes formas de inteligencia

Existe la idea de que podríamos lograr una AGI efectiva sumando modelos expertos en áreas específicas (texto, imágenes, acciones), creyendo que, juntos, alcanzarían una inteligencia general. Sin embargo, esto enfrenta problemas fundamentales. Por un lado, las capacidades humanas —como hablar, ver, movernos y entender indicios sociales— están profundamente conectadas. Separar estas habilidades en módulos aislados limita la posibilidad de formar conceptos coherentes. Además, si cada “modalidad” (visión, lenguaje, acción) aprende por separado y luego intentamos unirlas, la coordinación entre ellas suele ser torpe e incompleta.

Más preocupante aún, el proceso de entrenamiento escalando únicamente en datos y tamaño no enseña realmente a las máquinas a crear nuevos conceptos ni a razonar de forma flexible ante lo desconocido. Mientras los humanos desarrollamos ideas nuevas a partir de pocas experiencias y podemos adaptarnos a situaciones inéditas, las IA modernas son muy dependientes de los datos en los que fueron entrenadas. Por eso, aunque puedan imitar muchas tareas humanas, su comprensión sigue siendo limitada y poco adaptable.

Hacia una inteligencia artificial verdaderamente general

Para alcanzar una AGI auténtica, necesitamos diseñar sistemas que aprendan y se desarrollen a partir de la interacción continua con el entorno físico y social. Esto implica romper las barreras artificiales entre modalidades y permitir que el procesamiento de imágenes, texto y acciones surja de manera natural de la experiencia integrada. Así como las personas fusionan información visual, auditiva y motora para comprender y actuar, las máquinas deben formar representaciones unificadas del mundo.

Debemos dejar de creer que solo con más datos o mayores redes lograremos la inteligencia general. En su lugar, la clave está en repensar cómo organizamos y conectamos las capacidades cognitivas de las máquinas, inspirándonos en cómo lo hace la inteligencia humana. Solo a través de una integración real entre percepción, acción y razonamiento podremos desarrollar una inteligencia artificial capaz de adaptarse del mismo modo flexible y creativo que los seres humanos.

Fuente: https://thegradient.pub/agi-is-not-multimodal/